セブンイレブン「AI発注」の威力 物流24年問題に光明
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2024年問題を前に、物流でのAI活用が本格しているようです。
AIを使った需要予測・在庫最適化・発注最適化は、多くの流通・小売企業で取り組まれている一方で、なかなか成果が出にくい領域でもあります。その背景には、そもそも「需要」を正確に表すデータが取得しにくいことが挙げられます。
例えば、よく代表的なデータとして挙げられる「売上」には、純粋な需要以外に販促効果や営業努力による押し上げ、競合の影響など、本来求めたい消費者が感じている需要の他に多くの外部影響因子が含まれて、そのままを正解データとして使うには無理があったりします。
当たり前のように詳細は明らかにされていませんが、セブンイレブンでは、「各店における販売動向や、天気や気温の変化予測、近隣で開催されるイベントなど曜日による影響など、全13項目のパラメーターを加味して、商品ごとの需要を予測。さらに、店内在庫を加味した上で発注数を提案するーー」とのことで、相当回数の実証実験を踏まえた、綿密な仕組みを用いているのではないかと想像しています。
需要という法則性のない領域においては、完全自動化は難しい一方で、人との協働によるAIの利活用が鍵を握っていくのだと思います。予想精度があがると、効率が良くなる。
当日→翌日となっても、一種のJIT（Just in Time）といえる。なぜなら、必要な時に必要な分だけ、に則ってより進化しているから。
セブンは、品切れによって商機を逸することを一番嫌う文化。そのなかで、その心理的不安をデータも元に検証し、またAI支援もセットで開発というのは、よいDXの具体例だと思う。
そして、川下の最終工程に余裕が出来ることで、川上に余裕が出来るというのも興味深い。世の中全体でどこに合わせるとうまくいくかというのは、プロセス構造によって色々あるが、セブンなどの場合は川下で合う必要がある。そこの余裕があがると、上流も余裕ができる。
